По сообщениям сетевых источников, компания Apple столкнулась с рядом технических трудностей в процессе интеграции своего голосового помощника Siri с алгоритмами на базе искусственного интеллекта. По данным журналиста Bloomberg Марка Гурмана (Mark Gurman), многие связанные с Siri ИИ-функции будут выпущены позже, чем было изначально запланировано.

Источник изображения: Apple

В конце прошлого года Марк Гурман сообщал, что Apple разрабатывает новую крупную языковую модель (LLM), которая станет основой Siri в iOS 19. Ожидалось, что обновлённый голосовой ассистент объединит текущие возможности и получит новые функции, а до выхода iOS 19 разработчики представят масштабное обновление Siri, делая её более похожей на ChatGPT от OpenAI. Однако теперь Гурман утверждает, что этот апдейт не выйдет в июне, как предполагалось ранее.

Более того, некоторые сотрудники ИИ-подразделения Apple считают, что более продвинутая, разговорная версия Siri может не добраться до пользователей вплоть до выхода iOS 20 — и это ещё оптимистичный сценарий. В то же время запуск трёх ИИ-функций, анонсированных для iOS 18, по-прежнему ожидается в мае вместе с обновлением iOS 18.5.

Ссылаясь на внутренние данные Apple, Гурман отмечает, что реальная частота использования Apple Intelligence остаётся крайне низкой, что свидетельствует о слабом интересе пользователей к текущим ИИ-возможностям компании. Он также добавляет, что iOS 19 может не получить значительных улучшений в области искусственного интеллекта.

«Всё, что я слышал, говорит о том, что iOS 19 не принесёт существенных изменений в Apple Intelligence, ориентированных на потребителя. Это связано с тем, что Apple по-прежнему сосредоточена на выпуске функций, анонсированных ещё в прошлом году. Трудно работать над будущими возможностями, пока нынешние обновления не стали доступными для пользователей», — пишет Гурман.

Хотя это может показаться разочаровывающим, вряд ли это станет неожиданностью: о сложностях Apple с разработкой ИИ-решений сообщалось и раньше. Тем не менее, если прогнозы Гурмана верны, значительные обновления Apple Intelligence могут появиться только с выходом iOS 20, что может произойти не раньше 2027 года.

Внезапный успех DeepSeek вызвал в Китае общенациональный толчок к внедрению больших языковых моделей (LLM) повсюду — от медицинских учреждений до местных органов власти и государственных предприятий. Это подчёркивает стремление Пекина закрепить свои успехи в области генеративных нейросетей.

Источник изображения: Solen Feyissa / Unsplash

С тех пор, как в прошлом месяце стартап DeepSeek из Ханчжоу потряс мировые рынки своей ИИ-моделью R1, в Китае быстрыми темпами началось внедрение этой технологии, чему способствовала поддержка разных компаний и государственных органов власти. Все крупные поставщики облачных услуг, не менее шести автопроизводителей, местные органы власти, ряд медицинских учреждений и несколько государственных предприятий (SOE), приступили к внедрению алгоритмов DeepSeek. Особенно удивляет прогресс в плане внедрения ИИ-технологий в традиционно консервативных госучреждениях.

«Несмотря на то, что Коммунистическая партия Китая уже давно поддерживает ИИ, DeepSeek подтолкнула государственные ведомства и SOE к внедрению больших языковых моделей. DeepSeek изменила всё. Компания положила начало общенациональным усилиям по продвижению китайского ИИ», — сказал один из поставщиков технологий для SOE, пожелавший сохранить конфиденциальность.

Относительно невысокая стоимость развёртывания ИИ-моделей DeepSeek способствует их быстрому внедрению. По мнению эксперта в сфере ИИ на платформе Hugging Face Адина Якефу (Adina Yakefu), DeepSeek «сильно изменила ландшафт отрасли» после того, как «снизила барьеры для разработки и применения моделей благодаря своей стратегии открытого исходного кода, методам сбора знаний и экономически эффективным решениям для обучения».

Уже сейчас есть множество примеров успешного внедрения ИИ-алгоритмов DeepSeek. Университетская больница Цзилинь, расположенная в городе Чанчунь на востоке Китая, запустила диагностический инструмент, который использует нейросеть DeepSeek для составления планов лечения, для чего ИИ-алгоритм берёт данные из базы больницы, а также учитывает медицинские рекомендации и эффективность разных лекарственных средств. Женская больница Цзиньсинь на юго-западе страны объявила о создании инструмента для отслеживания циклов овуляции у женщин и составления индивидуальных планов лечения бесплодия.

Источник изображения: Steve Johnson / Unsplash

Один из врачей государственной больницы в провинции Хубэй в центральном Китае сообщил, что ИИ-алгоритм DeepSeek стал в их учреждении своего рода арбитром, который решает споры, если два врача расходятся во мнениях относительно правильности лечения того или иного пациента. В государственных больницах Чэнду, Ханчжоу и Уханя внедрены менее сложные ИИ-алгоритмы, такие как цифровые медсёстры, направляющие пациентов в нужные им кабинеты или разъясняющие сложные медицинские термины.

При этом сразу несколько отраслевых инсайдеров предостерегли от того, чтобы принимать все заявления по поводу внедрения ИИ за чистую монету, поскольку некоторые компании пытаются использовать энтузиазм инвесторов по отношению к DeepSeek, не внедряя алгоритмы компании. По слова осведомлённого источника, «предстоит ещё много работы, чтобы сделать эти модели» способными выполнять сложные задачи, включая медицинскую диагностику. «Для получения хороших результатов необходимо провести обучение на достаточном количестве медицинских данных. Это займёт время и потребует сотрудничества с ведущими компаниями в области ИИ. Это не то, что больницы могут создать самостоятельно», — уверен источник.

Даже если отнестись скептически к некоторым заявлениям, то эксперты всё равно выделяют готовность испытывать ИИ-модели, считая это шагом вперёд. «Темпы распространения DeepSeek просто невероятны. Раньше консервативные учреждения, такие как правительственные агентства и больницы, сдержанно относились к внедрению приложений на базе генеративного ИИ, опасаясь проблем, если что-то пойдёт не так», — отметил один из инженеров в сфере ИИ из Ханчжоу.

Местные органы власти, включая города Цзинань и Ханчжоу, запустили чат-боты для граждан, созданные на основе моделей DeepSeek. Они отвечают на самые разные вопросы граждан, начиная от уплаты налогов и заканчивая получением свидетельства о рождении ребёнка. В районе Футянь города Шэньчжэнь запущено несколько ИИ-агентов на основе моделей DeepSeek, в том числе инструмент для составления административных протоколов сотрудниками правоохранительных органов.

Публичное признание DeepSeek властями Китая способствует ускоренному внедрению ИИ-технологий. В этом месяце глава DeepSeek Лян Вэньфэн (Liang Wenfeng) был приглашён на встречу с Председателем КНР Си Цзиньпином (Xi Jinping), наряду с такими крупными бизнесменами, как глава BYD Ван Чуаньфу (Wang Chuanfu), основатель Huawei Жэнь Чжэнфэй (Ren Zhengfei) и основатель Alibaba Джек Ма (Jack Ma).

Компания Tencent объявила о внедрении ИИ-алгоритма DeepSeek в функцию поиска в своём приложении WeChat. Компании BYD и Great Wall Motor вошли в число автопроизводителей, которые уже используют модели стартапа. В это же время многие государственные компании, включая Sinopec, PetroChina и China Southern Power Grid, заявили, что приступили к внедрению ИИ-алгоритмов от DeepSeek.

По данным осведомлённых источников, DeepSeek не извлекает финансовую выгоду на фоне широкого распространения своих технологий. Компания позволяет бесплатно скачивать свои ИИ-модели и запускать их в публичном облаке или на частных серверах, что делает провайдеров облачных услуг, таких как AliCloud и Huawei Cloud, главными бенефициарами всплеска популярности DeepSeek.

Nvidia продолжает разрабатывать новую технологию сжатия текстур Neural Texture Compression (NTC) на основе нейронных сетей, которая может значительно снизить потребление видеопамяти (VRAM) в играх и других графических приложениях. Хотя технология всё ещё находится в стадии бета-тестирования, тесты, по словам TechSpot, показали впечатляющие результаты.

Источник изображения: Steam

Канал Compusemble на YouTube протестировал бета-версию технологии. Демонстрация NTC включала три режима рендеринга — Reference Material (без сжатия), NTC Transcoded to BCn (сжатие при загрузке) и Inference on Sample (распаковка по требованию). Тесты показали, что NTC может значительно снизить использование VRAM и дискового пространства, но при этом может повлиять на частоту кадров.

Тестирование проводилось на видеокарте Nvidia GeForce RTX 4090 с включённым DLSS и TAA. При разрешении 1440 пикселей с DLSS режим NTC Transcoded to BCn уменьшил использование памяти текстур на 64 % (с 272 Мбайт до 98 Мбайт), а режим NTC Inference on Sample сократил его до 11,37 Мбайт, что составляет 95,8 % по сравнению с несжатым вариантом. Однако использование DLSS и более высоких разрешений создавало дополнительную нагрузку на тензорные ядра GeForce RTX 4090, что в некоторой степени влияло на производительность.

Nvidia активно продвигает технологии рендеринга, основанные на искусственном интеллекте (ИИ), включая NTC и другие RTX-решения, так как это направление важно для повышения эффективности использования VRAM и создания более реалистичной графики, и особенно актуально для современных игр с высоким уровнем детализации.

В Nvidia также отмечают важность использования векторных операций в современных конвейерах рендеринга (Render Pipeline). Как объясняют в Microsoft, эти векторы ускоряют выполнение ИИ-задач, оптимизируя векторные операции, что не только улучшает обучение и настройку ИИ-моделей, но и способствует повышению эффективности рендеринга в играх.

Microsoft объявила о создании нового подразделения Advanced Planning Unit (APU). Оно станет частью подразделения Microsoft AI и будет помогать компании понимать социальные, медицинские и трудовые последствия воздействия искусственного интеллекта, который компания рассчитывает создать в конечном счёте.

Развитие сферы ИИ становится для Microsoft основой стратегии роста, что не нравится некоторым акционерам софтверного гиганта. На этой неделе Microsoft объявила, что капитальные затраты в четвёртом квартале 2024 года составили $22,6 млрд, что является новым рекордом.

Гендиректор Microsoft Сатья Наделла (Satya Nadella) заявил, что эти траты обусловлены необходимостью удовлетворения спроса на ИИ и облачные продукты компании. «По мере того, как искусственный интеллект становится всё более эффективным и доступным, спрос будет расти в геометрической прогрессии», — сказал Наделла во время подведения итогов четвёртого квартала 2024 года.

Новое подразделение APU будет подчиняться главе Microsoft AI Мустафе Сулейману (Mustafa Suleyman). Одной из задач сотрудников APU будет объединение результатов «передовых исследований», чтобы «изучить и сформулировать» возможные сценарии влияния будущего ИИ. В обязанности подразделения входит выработка рекомендаций по ИИ-продуктам и прогнозирование результатов их запуска, а также составление постоянной программы мероприятий, публикаций и других отчётов для улучшения понимания воздействия ИИ.

Некоторые члены APU будут отвечать за проведение брифингов с участием менеджеров по продуктам, разработчиков и руководителей Microsoft, а другие займутся организацией конференций и составлением документов для коммуникаций. Все они будут работать в офисах Microsoft AI в Кремниевой долине и Лондоне. Мустафа Сулейман недавно писал в соцсети X, что APU требуются экономисты, психологи «и не только». «Мы ищем [людей], которые смогут охватить это гиперэволюционное пространство и дать нам понять, что происходит, и почему это важно. Эти роли — невероятная, редкая возможность глубоко погрузиться в мир ИИ и мыслить о нём с фантазией, работая на переднем крае науки об ИИ и разработки продуктов», — заявил Сулейман.

Создание APU произошло вскоре после того, как Microsoft организовала команду инженеров CoreAI — Platform and Tools, ориентированную на искусственный интеллект. На этом фоне Сатья Наделла заявил, что нынешний год станет ключевым этапом в развитии ИИ-платформ и «изменит все категории приложений». «В начале нового года становится ясно, что мы вступаем в следующий этап смены платформы ИИ. Тридцать лет перемен сжимаются в три года», — добавил Наделла.

Компания OpenAI не смогла выпустить обещанный инструмент Media Manager до 2025 года, с помощью которого создатели контента смогли бы контролировать использование своих работ в обучении нейросетей. Media Manager, анонсированный в мае прошлого года, должен был идентифицировать защищённые авторским правом тексты, изображения, аудио и видео.

Источник изображения: hdhai.com

Инструмент должен был помочь OpenAI избежать юридических проблем, связанных с нарушением прав на интеллектуальную собственность, и в целом мог бы стать стандартом для всей индустрии искусственного интеллекта. Однако, как пишет издание TechCrunch, разработка Media Manager изначально не считалась в компании приоритетной. Один из бывших сотрудников OpenAI отметил: «Я не думаю, что это было приоритетом. Честно говоря, я и не помню, чтобы кто-то над этим работал». Другой источник, близкий к компании, подтвердил, что обсуждения инструмента были, но с конца 2024 года никакой новой информации, связанной с проектом, не поступало.

Надо сказать, что в последнее время использование авторского контента для обучения ИИ неоднократно становилось причиной споров. Модели OpenAI, такие как ChatGPT и Sora, обучаются на огромных наборах данных, включающих тексты, изображения и видео из интернета. Это позволяет ИИ-моделями создавать новые работы, но зачастую они оказываются слишком похожи на оригинал. Например, Sora может генерировать видео с логотипом TikTok или персонажами из видеоигр, а ChatGPT был «пойман» на дословных цитатах из статей The New York Times.

Такая практика вызывает волну возмущения со стороны авторов, чьи работы были использованы без их согласия. Против OpenAI уже поданы коллективные иски от художников, писателей и крупных медиа-компаний, включая The New York Times и Radio-Canada. Авторы, такие как американская актриса и сценарист Сара Сильверман (Sarah Silverman) и писатель Та-Нехиси Коутс (Ta-Nehisi Coates), также присоединились к судебным разбирательствам, обвинив OpenAI в незаконном использовании их работ.

OpenAI предложила альтернативные решения проблемы, и на данный момент создателям контента предлагается несколько способов для исключения своих работы из обучения нейросетей. В частности, в сентябре 2024 года была запущена форма для подачи заявлений на удаление изображений из будущих наборов данных. Также компания ничего не имеет против того, чтобы веб-мастера прописывали блокировку для своих сайтов от сбора данных её ботами, например в файле «robots.txt». Однако эти методы подверглись критике как за их сложность (удаление контента из набора данных), так и за их несовершенство.

Media Manager, напротив, преподносился как долгожданное комплексное решение. В мае 2024 года OpenAI заявила, что работает над инструментом совместно с регуляторами и использует передовые технологии машинного обучения для распознавания авторских прав. Тем не менее с момента анонса компания больше ни разу публично не упоминала об этом инструменте. И даже если Media Manager будет выпущен, эксперты сомневаются, что инструмент сможет решить все проблемы.

Эдриан Сайхан (Adrian Cyhan), юрист в сфере интеллектуальной собственности, отмечает, что даже крупным платформам, таким как YouTube и TikTok, сложно справляться с идентификацией контента в больших масштабах. «Гарантировать соблюдение всех требований создателей контента и законов разных стран — крайне трудная задача», — заявил он. А основатель некоммерческой организации Fairly Trained Эд Ньютон-Рекс (Ed Newton-Rex) вообще считает, что Media Manager лишь переложит ответственность на самих создателей.

При этом, даже если Media Manager будет запущен, он вряд ли сможет избавить OpenAI от юридической ответственности, считают эксперты. Эван Эверист (Evan Everist), специалист по авторскому праву, напомнил, что по закону владельцы авторских прав вообще не обязаны предупреждать о запрете на использование их работ и «базовые принципы авторского права остаются неизменными: нельзя использовать чужие материалы без разрешения».

В отсутствие Media Manager, OpenAI пока внедрила фильтры, которые предотвращают дословное копирование чужих данных, а в судебных исках компания продолжает утверждать, что её ИИ-модели создают «компиляцию», а не плагиат, ссылаясь на принцип «добросовестного использования». Суды могут поддержать позицию OpenAI, как это произошло в деле Google Books, когда суд постановил, что копирование компанией Google миллионов книг для Google Books, своего рода цифрового архива, является допустимым. Однако, если суды признают, что OpenAI незаконно использует авторский контент, компании придётся пересмотреть свою стратегию, включая выпуск Media Manager.

По сообщениям сетевых источников, «Яндекс» закрыл почти все международные проекты в сфере машинного обучения, которые были запущены в 2022 году. На тот момент компания зарегистрировала в США и Армении холдинг Beyond ML, который занимался продвижением 10 проектов в сфере искусственного интеллекта, но не так давно информация о них исчезла с официального сайта холдинга.

Источник изображения: starline / freepik.com

По данным источника, 8 из 10 проектов прекратили своё существование. Так стартап Lawrify, работавший над нейросетью для проверки юридических документов, закрылся в начале этого года. Отмечается, что органический трафик на сайте Lawrify не достигал даже трёхзначных значений. Стартап Smelter, разрабатывавший ориентированный на Латинскую Америку ИИ-сервис анализа медиа, прекратил работать в августе. Последние несколько месяцев недоступны сайты Sellesta (ИИ-платформа для продавцов на Amazon), Membrace (ИИ-платформа для модерации контента), Recommendix (платформа для управления ценами и ассортиментом на маркетплейсах), askthecrowd (инструмент тестирования сервиса/продукта/услуги на реальных людях до его запуска), Tune The Model (предоставлял GPT-like языковые модели в качестве сервиса) и Tune The Ads (ИИ-сервис генерации текстов объявлений в Google Ads).

Несмотря на это, два международных стартапа «Яндекса» продолжают работать. Приложение сервиса Meteum, использующего ИИ-алгоритмы для прогнозирования погоды, скачали более 2 млн раз в Google Play и около 100 тыс. раз в Apple App Store. Наибольшей популярностью продукт пользуется в Аргентине, Бразилии и Мексике. В дополнение к этому продолжает работать ИИ-сервис по переводу видео на более чем 70 языков под названием Neurodub, но сейчас он называется Dubformer и имеет другой юридический адрес (Амстердам и Белград). Предполагается, что сервис больше не принадлежит «Яндексу» и сотрудничает с компанией Nebius Аркадия Воложа.

Представитель пресс-службы «Яндекса» сообщил, что компания постоянно инвестирует в новые идеи, часть из которых со временем превращается в сервисы, используемые миллионами людей, тогда как другие «остаются на уровне эксперимента». По словам разработчика, сотрудники компании могут заниматься реализацией разных проектов в разных командах, нередко переходя из одного направление в другое. В дальнейшем «Яндекс» намерен продолжить «экспериментировать и проверять гипотезы, создавая новые полезные инструменты и сервисы».

Разработчики генеративных нейросетей, такие как Google и OpenAI, уверены, что в скором будущем пользователи будут делегировать обработку интернет-запросов и выполнение разных задач чат-ботам или ИИ-агентам. Глава подразделения Microsoft AI Мустафа Сулейман (Mustafa Suleyman) считает, что ИИ-алгоритмы смогут заменить веб-браузеры, а некоторые эксперты предсказывают, что со временем подобные приложения станут похожими на операционные системы.

Источник изображений: techspot.com

В беседе с журналистами портала The Verge Сулейман рассказал о будущем, в котором диалоговые генеративные ИИ-интерфейсы могут сделать обычные веб-браузеры устаревшими. Однако, прежде чем эта концепция будет реализована на практике, технология должна преодолеть массу препятствий. Он выразил уверенность в дальнейшем развитии ИИ, но умерил ожидания в отношении искусственного интеллекта общего назначения (Artificial General Intelligence), который также называют сильным ИИ, способным решать задачи наравне с человеком.

Сулейман считает, что в нынешнем виде процесс взаимодействия с поисковыми системами является слишком громоздким. По его мнению, гораздо более удобно делать запросы в приложении Copilot на своём iPhone. По мнению Сулеймана, ИИ-помощники с интерфейсами, сгенерированными нейросетями, смогут заменить традиционные поисковые системы и браузеры в течение трёх-пяти лет.

Если разработчики перепроектируют веб-порталы таким образом, чтобы на них можно было размещать ИИ-агентов, то такие агенты смогут выполнять запросы, взаимодействуя с другими ИИ-системами. Однако при таком сценарии не совсем понятно, сможет ли ИИ корректно находить точные ответы на запросы, и что произойдёт с доходами от рекламы, когда люди перестанут переходить по веб-сайтам. Сулейман не стал заострять внимание на этих вопросах, сказав, что Microsoft добилась значительного прогресса в минимизации количества галлюцинаций ИИ, которые являются основной проблемой ИИ-агентов.

Отраслевой аналитик Ом Малик (Om Malik) считает, что приложения на основе генеративного ИИ могут пойти ещё дальше. В недавней публикации он высказался об ограничениях традиционных браузеров в мире, где всё больше доминируют технологии дополненной и виртуальной реальности, а также искусственный интеллект. Браузеры не сильно изменились с момента их появления, они построены вокруг «интернета, ориентированного на документы». Появление генеративных нейросетей и диалоговых систем бросает вызов этим устоям. Потенциально ИИ способен фрагментировать веб-страницы в интерактивные, персонализированные потоки информации, что не соответствует первоначальным целям браузеров.

Нечто похожее тестирует Google в рамках проекта Project Jarvis, участники которого создали ИИ-агента, способного ограниченно контролировать курсор мыши и браузер пользователя для автоматизации процесса выполнения ряда задач. Бывшие сотрудники Google также работают над созданием работающей онлайн операционной системы на базе ИИ.

Microsoft заявила, что не использует данные пользователей Microsoft 365 для обучения больших языковых моделей (LLM), которые становятся основой ИИ-алгоритмов. Это разъяснение касается распространившихся в последние недели в интернете сообщений, авторы которых утверждают, что компания активировала функцию сбора содержимого документов Word и Excel и пользователи должны самостоятельно отключать её, чтобы эти данные не использовались для обучения нейросетей.

По словам представителя Microsoft, путаница произошла из-за опции в меню «Параметры конфиденциальности» под названием «Дополнительные подключенные возможности». Он отметил, что данная функция позволяет «искать информацию в интернете» и она действительно активирована по умолчанию, но в её описании никак не упоминается обучение ИИ. Похоже, что путаница могла возникнуть из-за опубликованного в сентябре обучающего документа Microsoft, в котором описывался длинный список подключенных возможностей Office, которые анализируют пользовательский контент. В нём не было сказано, что контент пользователей пакета офисных приложений используется для обучения LLM.

«В приложениях Microsoft 365 мы не используем данные клиентов для обучения LLM. Этот параметр включает только функции, требующие доступа к интернету, такие как совместное редактирование документов», — говорится в сообщении, опубликованном в аккаунте Microsoft 365 в соцсети X. Глава отдела коммуникаций Microsoft Фрэнк Шоу (Frank Shaw) в своём аккаунте на платформе Bluesky также опроверг заявления о том, что софтверный гигант использует данные пользователей из Microsoft 365 для обучения нейросетей.

По сообщениям сетевых источников, следующая большая языковая модель (LLM) компании OpenAI не совершит такого значительного скачка вперёд по сравнению с её предшественницами. На этом фоне OpenAI сформировала группу разработчиков, которым поручено проработать возможные пути дальнейшего развития и совершенствования нейросетей.

Источник изображения: OpenAI

Новая LLM компании известна под кодовым именем Orion. Сотрудники, тестирующие этот алгоритм, установили, что его производительность выше, чем у существующих LLM, но улучшения оказались не такими впечатляющими, как при переходе от GPT-3 к GPT-4. Похоже, что темп совершенствования LLM замедляется, причём в некоторых областях, таких как написание программного кода, Orion лишь незначительно превосходит предыдущие языковые модели компании.

Чтобы изменить это, OpenAI создала группу разработчиков, чьей задачей стал поиск стратегий, которые могут позволить компании продолжать совершенствовать LLM в условиях сокращающегося объёма данных для обучения. По данным источника, новые стратегии включают обучение Orion на синтетических данных, сгенерированных нейросетями, а также более активное совершенствование LLM после завершения стадии начального обучения. Официальные представители OpenAI отказались от комментариев по данному вопросу.

Владимир Путин считает невозможным запрет искусственного интеллекта, а также уверен в том, что Россия должна развивать свой, суверенный ИИ. Об этом он рассказал во время пленарной сессии клуба «Валдай».

Источник изображения: starline / freepik.com

«Во многих странах использование искусственного интеллекта регулируется, в некоторых, как вы говорите, даже запрещается. Запрещать, мне кажется, невозможно, всё равно это найдёт себе дорогу, особенно в условиях конкуренции. Что касается суверенитета, важнейшая составляющая здесь — платформа. Конечно, они чаще все формируются за рубежом, а они [зарубежные платформы] формируют мировоззрение, совершенно верно. Мы должны понимать это и развивать свой, суверенный искусственный интеллект», — заявил Путин, отвечая на вопрос аудитории.

В дополнение к этому он отметил, что внедрение технологий на основе искусственного интеллекта является одним из приоритетов России в разных областях. Он также назвал искусственный интеллект «важнейшим инструментом развития».

AMD планирует догнать Nvidia в области технологии трассировки лучей в реальном времени, используя нейронные сети. На данный момент Nvidia доминирует на рынке видеокарт благодаря своим передовым технологиям на основе искусственного интеллекта и машинного обучения, таким как DLSS. AMD пока значительно отстаёт, особенно в потребительском сегменте, однако рассчитывает изменить ситуацию в ближайшее время.

Источник изображения: PowerColor, Tomshardware.com

По информации издания Tom's Hardware, исследования AMD сосредоточены на внедрении трассировки лучей в реальном времени на графических процессорах архитектуры RDNA с помощью нейронных сетей. Разрабатываемая технология направлена на нейронное устранение шумов, возникающих при использовании ограниченного количества лучей в трассировке. Это напоминает подход Nvidia с технологией DLSS 3.5, которая использует восстановление лучей для улучшения изображения при меньшем количестве расчётов.

Традиционная трассировка лучей требует огромного количества вычислений — иногда тысячи или десятки тысяч лучей на каждый пиксель, что является стандартом, применяемым в киноиндустрии, где на рендеринг одного кадра могут уходить часы. При трассировке лучей сцена рендерится путём вычисления отражений света, где каждое изменение траектории луча может привести к разной цветовой интерпретации пикселя. Чем больше таких расчётов, тем лучше становится итоговое изображение.

Однако для достижения трассировки лучей в реальном времени, что актуально для видеоигр, количество таких расчётов необходимо значительно уменьшить. Но это приведёт к ещё большему появлению шумов в изображениях из-за того, что некоторые лучи часто не достигают определённых пикселей, вызывая неполное освещение сцены. AMD планирует решить этот вопрос с помощью нейронной сети, которая будет устранять эти проблемы и восстанавливать детали сцены, аналогично подходу Nvidia.

Собственно инновация AMD заключается в объединении апскейлинга и устранения шума в одной нейронной сети. Как заявляет сама компания, их подход «генерирует высококачественные изображения с устранением шума и суперсемплингом при более высоком разрешении дисплея, чем разрешение рендеринга для трассировки путей в реальном времени». Это позволит выполнять апскейлинг за один проход.

Исследования AMD могут привести к созданию новой версии FSR (технология временного масштабирования), которая сможет конкурировать с технологиями Nvidia по производительности и качеству изображения. Однако встаёт вопрос, смогут ли существующие графические процессоры AMD поддерживать нейронные сети для устранения шумов или потребуется новое оборудование? Например, DLSS от Nvidia требует наличия специального ИИ-оборудования на графических процессорах GeForce RTX, а также оптического потокового ускорителя для генерации кадров на GeForce RTX 40-й серии и более поздних моделях. Текущие же графические процессоры AMD в основном не оснащены специальными ускорителями для ИИ, в отличие от Nvidia GeForce RTX, где такие ускорители играют ключевую роль в реализации DLSS.

Если AMD сможет реализовать эффективный подход к нейронной трассировке лучей и апскейлингу, это позволит расширить доступ к высококачественной графике на более широком спектре оборудования. Однако учитывая высокие требования к трассировке лучей в современных играх, таких как Alan Wake 2 и Cyberpunk 2077, для достижения высокого уровня качества изображения компании, вероятно, потребуется более мощное оборудование.

Минцифры России планирует до конца года запустить на портале «Госуслуги» бета-версию консультанта, основой которого станет отечественная нейросеть. Об этом рассказал министр цифрового развития Максут Шадаев во время выступления на пленарном заседании «Инфотех-2024».

Источник изображения: geralt/Pixabay

По словам министра, в ведомстве видят огромный потенциал для использования искусственного интеллекта в процессе предоставления госуслуг. Прежде всего речь идёт о реализации возможности получения быстрых и точных ответов на любые вопросы. «Мы с начала года тестируем российские модели и проводим закрытые тестирования, и я рад сказать, что в конце года откроем бета-версию», — добавил Максут Шадаев.

В ходе выступления министр рассказал, что во время тестирования были отмечены высокие результаты в плане того, как быстро ИИ-алгоритм справляется с ответом на пользовательские вопросы. Параллельно с этим ведётся внедрение ИИ-технологий для борьбы с мошенничеством. Нейросеть используется для выявления аномальных шаблонов поведения пользователей и снижения количества неприятных инцидентов.

В феврале текущего года Максут Шадаев говорил о возможности использования ИИ-ботов для консультирования пользователей портала «Госуслуги». Тогда же министр отмечал необходимость развития проактивных услуг, которые могут оказываться без обращения, а все консультации должен выполнять ИИ-алгоритм, заполняя необходимые заявления за человека.

Разработчики из Canva продолжают развивать свою дизайнерскую веб-платформу, добавляя новые функции на основе искусственного интеллекта и улучшая уже существующие. На этот раз они объявили об улучшении инструментов для создания текстовых и видеоэффектов, а также представили более мощный генератор изображений из текста под названием Dream Lab. ИИ-генератор изображений стал результатом покупки Canvas стартапа Leonardo.ai в начале этого года.

Источник изображения: Canva

В основе Dream Lab находится ИИ-модель Leonardo Phoenix, которая позволяет пользователям с помощью небольших текстовых подсказок создавать изображения в разных стилях, включая иллюстрации и 3D-рендеры. У Canvas уже был ИИ-генератор на базе нейросети Stable Diffusion и несколько приложений сторонних разработчиков, но с появлением Dream Lan пользователи платформы Canvas получат новые возможности. Например, представленный генератор лучше подходит для создания изображений фотографического качества и картинок с большим количеством объектов.

Ещё разработчики обновили набор ИИ-инструментов Magic, включая команды автозаполнения одним щелчком мыши для функции генерации текста Magic Write. Доски теперь поддерживают ИИ-функцию обобщения текста, а также стикеры с реакциями в режиме онлайн для совместных проектов. Добавлены инструменты для редактирования видео, которые автоматически генерируют субтитры и добавляют анимированные эффекты. Для лучшей визуализации пользователи смогут добавлять в свои презентации интерактивные диаграммы и графики. Библиотека ресурсов Canva пополнилась новой бесплатной музыкой и кинематографическими роликами, которые предоставляются по лицензии платформы Artlist.

Стартап Worldcoin, одним из основателей которого является глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman), объявил о смене названия на World. Из названия исчезло слово «coin», поскольку компания решила уйти с криптовалютного рынка и теперь намерена сосредоточиться на создании устройств для идентификации людей. Вместе с этим стартап представил новое устройство для сканирования радужной оболочки глаза под названием Orb.

Источник изображения: World

Напомним, что в июле 2023 года криптовалютный стартап Worldcoin начал оказывать услуги по всему миру и глобально запустил одноимённую криптовалюту, которую можно использовать только после того, как пользователь подтвердит свою личность. Центральным элементом проекта стала сфера Orb, которая предназначена для сканирования глаз пользователя для подтверждения личности и отличия его от роботов. Похоже, криптовалюта не снискала популярности, и теперь стартап решил перепрофилироваться.

В заявлении World сказано, что компания намерена использовать Orb для предоставления услуг по идентификации, поскольку эта задача будет становиться всё более актуальной по мере развития технологий искусственного интеллекта и расширения возможностей в плане имитации человека. «Сейчас перед человечеством стоит новый экзистенциальный вопрос: Как будут сосуществовать люди и ИИ», — говорится в заявлении компании.

Компания World, которую возглавляет Алекс Блания (Alex Blania), продолжит работать в направлении создания устройств для сканирования радужной оболочки глаза для биометрической идентификации. Согласно имеющимся данным, в новой модели Orb используется вычислительный модуль Nvidia Jetson. Вместе с этим было объявлено о начале продаж устройств Orb, которые могут использоваться для идентификации людей в режиме онлайн.

Сам же сервис идентификации людей под названием Deep Face, по заявлениям World, должен решить проблему дипфейков, созданных с помощью ИИ, а также предложит «новый мощный способ борьбы с мошенничеством». В рамках мероприятия, посвящённому ребрендингу и презентации нового устройства, было объявлено, что стартап подарит Orb всем присутствующим.

Не секрет, что современные чат-боты на базе искусственного интеллекта, такие как Microsoft Copilot, далеки от идеала и полностью доверять их советам не стоит. Это подтвердили исследователи из Германии и Бельгии, которые оценили способность бота давать медицинские советы. Оказалось, что точную с научной точки зрения информацию Copilot предоставлял чуть более чем в половине случаев. Порой же его советы могли нанести серьёзный ущерб здоровью человека или даже привести к смерти.

Источник изображения: Windows Central

В ходе эксперимента исследователи предложили Copilot дать ответы на 10 самых популярных вопросов, которые задают жители США о популярных лекарственных средствах и медикаментах. В общей сложности было получено 500 ответов, которые оценивались по точности и полноте, а также другим критериям. Результаты оказались не слишком обнадёживающими.

«Что касается точности, то ответы ИИ не соответствовали устоявшимся медицинским знаниям в 24 % случаев, а 3 % ответов оказались полностью неверными. Только 54 % ответов совпали с научным консенсусом <…> С точки зрения потенциального вреда для пациентов, 42 % ответов ИИ могли привести к умеренному или лёгкому вреду для здоровья, а 22 % ответов — к смерти или серьёзному вреду. Только около трети (36 %) ответов были признаны безвредными», — говорится в исследовании.

На основании этого можно сделать вывод, что при поиске точной медицинской информации не стоит полагаться на ответы Copilot или какого-то иного ИИ-бота, по крайней мере на данном этапе их развития. Самым надёжным способом проконсультироваться по медицинским вопросам, естественно, остаётся обращение к квалифицированному врачу.